足球泊松計算器
基於xG的比賽概率與公平賠率引擎
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輸入預期進球數 (XG)
進階選項
模型使用改良版泊松分佈：稍高的平局概率及熱門隊伍結果。
預測快照
主隊 勝利
29.23%
公平賠率
3.42
平局
32.11%
公平賠率
3.11
客隊 勝利
38.66%
公平賠率
2.59
最可能的比分
0 - 1
概率 14.46%
公平賠率 6.92
比賽概率與賠率輸出
公平賠率比較
| 市場 | 市場賠率 | 公平賠率 ? 模型根據概率計算的公平價格。 | 優勢 ? 莊家賠率與模型公平賠率之間的差異。 正值優勢表示潛在價值。 |
|---|---|---|---|
| 主隊 勝利 | 3.42 | — | |
| 平局 | 3.11 | — | |
| 客隊 勝利 | 2.59 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 14.46% | 6.92 |
| 2 | 1-1 | 13.45% | 7.44 |
| 3 | 0-0 | 13.27% | 7.54 |
| 4 | 1-0 | 12.34% | 8.11 |
| 5 | 0-2 | 7.88% | 12.69 |
| 6 | 1-2 | 7.33% | 13.64 |
| 7 | 2-1 | 6.25% | 15.99 |
| 8 | 2-0 | 5.74% | 17.43 |
| 9 | 2-2 | 3.41% | 29.34 |
| 10 | 0-3 | 2.86% | 34.93 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.27%
7.54
|
14.46%
6.92
|
7.88%
12.69
|
2.86%
34.93
|
0.78%
128.17
|
0.17%
587.89
|
| 1 |
12.34%
8.11
|
13.45%
7.44
|
7.33%
13.64
|
2.66%
37.55
|
0.73%
137.82
|
0.16%
632.11
|
| 2 |
5.74%
17.43
|
6.25%
15.99
|
3.41%
29.34
|
1.24%
80.76
|
0.34%
296.38
|
0.07%
1358.7
|
| 3 |
1.78%
56.23
|
1.94%
51.59
|
1.06%
94.66
|
0.38%
260.55
|
0.1%
956.02
|
0.02%
4385.96
|
| 4 |
0.41%
241.84
|
0.45%
221.88
|
0.25%
407.17
|
0.09%
1121.08
|
0.02%
4115.23
|
0.01%
18867.92
|
| 5 |
0.08%
1300.39
|
0.08%
1193.32
|
0.05%
2188.18
|
0.02%
6024.1
|
0.0%
22222.22
|
0.0%
100000.0
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.13%
·
公平：
750.75
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.54% | 39.46% |
| 1.5 | 23.85% | 76.15% |
| 2.5 | 6.79% | 93.21% |
| 3.5 | 1.5% | 98.5% |
| 4.5 | 0.27% | 99.73% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.27% | 7.54 |
| 1 | 26.80% | 3.73 |
| 2 | 27.06% | 3.69 |
| 3 | 18.22% | 5.49 |
| 4 | 9.20% | 10.87 |
| 5+ | 5.45% | 18.36 |
|
大球 2.5 32.87%
小球 2.5 67.13%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
29.23%
平局
32.11%
客隊 勝利
38.66%
大 / 小 2.5
大球 2.5
32.87%
小球 2.5
67.13%
雙方進球
是
40.19%
否
59.81%
亞洲讓球盤概率
?
概率是根據泊松比分模型計算的。
平推適用於整數亞洲讓球盤。
主隊讓球
| 讓球 | 主隊 | 推 | 客隊 |
|---|---|---|---|
| -2.0 | 2.89% 34.62 | 7.94% 12.6 | 89.17% 1.12 |
| -1.5 | 10.83% 9.24 | — | 89.17% 1.12 |
| -1.0 | 10.83% 9.24 | 19.74% 5.07 | 69.43% 1.44 |
| -0.5 | 30.57% 3.27 | — | 69.43% 1.44 |
| 0 (PK) | 30.57% 3.27 | 30.53% 3.28 | 38.9% 2.57 |
| +0.5 | 61.1% 1.64 | — | 38.9% 2.57 |
| +1.0 | 61.1% 1.64 | 23.14% 4.32 | 15.77% 6.34 |
| +1.5 | 84.23% 1.19 | — | 15.77% 6.34 |
| +2.0 | 84.23% 1.19 | 10.9% 9.17 | 4.86% 20.57 |
如何使用泊松計算器
- 輸入主隊的預期進球數（xG）
- 輸入客隊的預期進球數（xG）
- 點擊「計算」
- 查看正確比分概率/公平賠率以及比賽結果分佈
此工具適合分析師、投注者以及任何對數據驅動的足球預測感興趣的人。
為什麼泊松分佈對基於xG的預測有用
使用xG而非歷史進球數，讓預測能反映機會質量，而不僅僅是過去的結果。
好處包括：
- 減少由射門效率波動引起的隨機性
- 使預測與基礎表現保持一致
- 從統計概率中創建公平賠率
- 通過比較模型賠率與莊家賠率來識別價值投注
這就是為什麼基於泊松的模型在AI足球預測系統中被廣泛使用的原因。
常見問題
泊松計算器使用預期進球數（xG）估算足球比賽的比分機率，幫助預測比賽結果和相關投注機率。
它在建模進球方面統計上有效，但結合xG數據和比賽背景因素效果最佳。
可以，它可以用來估算公平賠率，並與博彩公司賠率進行比較，以幫助識別潛在的價值投注。
您應該使用基於球隊實力、近期表現和對手實力的賽前預期進球數。
是的。計算器根據您輸入的預期進球數（xG）生成完整的正確比分（比分線）網格，因此您可以查看每個正確比分的機率並與正確比分市場進行比較。相同的“正確比分預測模型”也支持1X2和BTTS。
BTTS（雙方進球）機率是雙方至少各進一球的可能性。此工具基於相同的xG泊松模型報告BTTS是/否，因此預期進球數（xG）、正確比分和BTTS在足球預測中保持一致。
